回答編集履歴
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若干補足
test
CHANGED
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@@ -51,3 +51,33 @@
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#2020-04-10 X2 y2 Z2
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Indexの名前が問題なのでしたら、後から簡単に変えられます
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+
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```Python
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+
ret2.index.name = 'Date'
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+
# Spend CPI Installs
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#Date
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#2020-04-09 X1 y1 Z1
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#2020-04-10 X2 y2 Z2
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```
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ちなみに `pandas.merge()` でも行うことが出来ます。`pandas.merge()` は上記のmethodよりも高機能で
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+
- Index以外をKeyとして結合したい場合
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- 結合するkeyが 1:1 に対応していない場合
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の結合を行うことが出来ます。
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サンプル修正（Index名追加）
test
CHANGED
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@@ -1,4 +1,4 @@
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-
**Index(Data)行**が共通 なのだとしたら、`pandas.concat()` または `DataFrame.join()` を使うとよいと思います。
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+
**Index(Time period/Data)行**の値が共通 なのだとしたら、`pandas.concat()` または `DataFrame.join()` を使うとよいと思います。
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@@ -14,11 +14,15 @@
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index = ['2020-04-09', '2020-04-10'])
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+
dfDaily.index.name = "Time period"
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+
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df2 = pd.DataFrame({'Installs' : ['Z1', 'Z2'],
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'Dummy' : ['D1', 'D2']},
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index = ['2020-04-09', '2020-04-10'])
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+
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+
df2.index.name = "Date"
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@@ -38,10 +42,12 @@
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ret2 = dfDaily.join(df2[['Installs']])
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# Spend CPI Installs
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# Spend CPI Installs
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#
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#Time period
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#2020-04-09 X1 y1 Z1
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+
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#2020-04-10 X2 y2 Z2
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+
#2020-04-10 X2 y2 Z2
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